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人们真的了解 DeFi 是什么吗?

DappRadar
2020年10月25日

说到术语,区块链和加密领域确实开创了先例。每周,似乎都有一个新词在这个行业中诞生。从早期的新定义,如FOMO(害怕错过)到现在的流动性挖矿热潮。

在DappRadar撰写本文的作者看来,这些是我在日常工作中,在阅读媒体文章以及与同事讨论行业趋势时所听到的词。

毫无疑问,至少在我们的圈子里,去中心化金融或简称为DeFi,在2020年的大部分时间里,一直是每个话题和讨论的焦点。

但是,最近我们感到有必要向广大受众(主要是散户)询问一些问题。我们想评估他们对这一热潮的参与度。

结果一开始很令人惊讶。后来,我们推断,人们可能只是不理解媒体使用的术语,但事实上他们确实使用了去中心化金融或DeFi产品。调查

在过去的两周里,我们向我们的Twitter用户提出了两个简单的多选题问题:

1.由于DeFi最近被大肆宣传,我们想花点时间来了解DappRadar社区又是如何参与进来的。

2.你曾经使用过Uniswap吗?

该调查旨在查看人们是否首先了解DeFi,并参与其中;其次查看他们是否与DeFi协议(即Uniswap)进行过交互。

许多人表示他们不知道DeFi是什么,但随后又有相当大比例的人表示他们在Uniswap中与DeFi协议进行了交互,那么这推动了进一步的调查。数据的局限

首先,讨论这些数据的局限性是很重要的。虽然DappRadar的Twitter用户总数与总量相比,样本量很小,但这不是问题,在市场研究中这也是很常见的。

更大的问题是,这些问题并不是同时提出的,因此在这两个问题上的回答人员是由社区的不同成员组成的。

此外,利用Google趋势分析搜索流量仅给我们提供了一个数据快照,该数据不包括最大的参与者之一——中国。

尽管如此,调查结果仍旧表明,人们对所用术语存在误解。结果

在第一个问题的71位回应者中,结果如下。

令人惊讶的是,有62%的受访者表示他们要么不知道DeFi是什么,要么他们好奇并且还在学习。数据显示,只有38%的受访者尝试过或正全力投入去中心化金融中。

最让我们感到惊讶的是,我们的受众大部分是区块链和加密领域的参与者。34%的人不知道DeFi是什么。FOMO这个词比以往任何时候都更有意义。

对于第二个问题的111名回应者,结果如下。

近66%的受访者表示,他们曾与Uniswap进行过互动或使用过Uniswap。Uniswap是AMM,AMM指的是自动做市商,而且可以肯定的是Uniswap被认为是不断发展的DeFi生态系统的关键组成部分之一。背后含义

结果似乎自相矛盾。如此之多的受访者表示他们不知道DeFi是什么,或是好奇以及正在学习,但他们同时又做为与我们知道的DeFi领域的重要组成部分——Uniswap有过互动的人Google趋势

为了进一步深入研究术语,Google趋势为我们提供了西方世界围绕DeFi和去中心化金融这两个最常见搜索术语的相关数据。

浏览一下那些搜索DeFi相关内容的人的地理分布是相当令人惊讶的,但是一旦我们仔细查看相关的查询,地理分布特征就会变得明显。

事实上,相关查询中的排名前5的查询中有3个与去中心化金融完全无关。它们似乎与热门游戏堡垒之夜(Fortnite)和漫威动作英雄死侍有关。而且仔细看看结果就会发现更多的困惑。例如,defi在法语中的意思是“挑战”。

总体看来,DeFi字词的搜索流量数据存在偏差,并且面临来自全球其他来源的竞争。

当看去中心化金融这个术语时,其地理分布与我们已经知道的区块链和加密活动的全球热点更为吻合。大多数搜索流量来自美国,英国,西欧,印度和菲律宾。

那么,有没有可能当我们这些业内人士称它为DeFi时,其他人都称它为去中心化金融?

蓝线代表过去12个月中对搜索词DeFi的关注,而红线代表对搜索词去中心化金融的关注。这种差异是明显的,也再次与我们先前观察到的相矛盾。

实际上,在DeFi这个术语中,观察到的搜索数据主要与其他事物有关。在核对DeFi相关搜索的完整列表时,这似乎是一个合乎逻辑的结论。

尽管搜索去中心化金融一词的人知道他们在寻找什么,但是他们的受众要小得多。综上所述

尽管围绕着去中心化金融和DeFi的炒作已经很明显,但作为作家和教育工作者,我们可能需要重新调整我们用来解释和引起注意的术语。

尽管这个行业内许多业内人士和具有传统金融背景的人士都了解所使用的术语。但该行业的长期目标是吸引散户进入。我们用这些专业术语和他们对话似乎并不合适。

我们有限的调查结果表明,DappRadar的受众并未完全了解DeFi这个词,它的意思以及它的全部意义。但是,很大一部分人又正在与DeFi服务交互。

这告诉我们,目前生态系统中使用的特定术语存在传播断层。

我们还可以得出这样的结论:在区块链的早期阶段,就人们了解什么和不了解什么而轻易做出假设其假设结果可能与正确答案大相径庭。


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